直線提取算法研究.pdf

1、在基于視覺的機(jī)器人操作、空間作業(yè)等任務(wù)中，目標(biāo)的三維特征提取與匹配一直扮演著重要角色。傳統(tǒng)的基于視覺的三維目標(biāo)識(shí)別與跟蹤算法大多都是基于點(diǎn)特征匹配實(shí)現(xiàn)的，易受到背景信息與噪聲的干擾，從而增加了三維目標(biāo)識(shí)別、跟蹤和姿態(tài)估計(jì)的難度。人造目標(biāo)含有大量的直線、面和輪廓等幾何基元特征，這些特征能夠很好的反映目標(biāo)的結(jié)構(gòu)信息，能夠?yàn)槿S目標(biāo)識(shí)別、跟蹤與姿態(tài)估計(jì)提供更多的約束，降低算法復(fù)雜度。在目標(biāo)特征識(shí)別中，直線特征是非常重要的中層信息，能夠?qū)С龊芏?/p>

2、的目標(biāo)高層信息。因此，直線提取的準(zhǔn)確性、位置精度以及匹配的正確性對(duì)基于線特征的三維目標(biāo)特征提取與匹配具有決定性的影響。
　　本文重點(diǎn)研究如何改善圖像去噪、直線提取算法的效果和效率。
　　論文的主要工作與研究成果有：
　　(1)、提出了一種基于塊平均梯度方向差預(yù)分類的快速 BM3D(Block-Matching and3-D filter)去噪算法。算法以預(yù)分類與塊間相似對(duì)稱性為基礎(chǔ)，通過避免大量無用或重復(fù)的塊相似度計(jì)算

3、，在不影響算法效果的前提下，改進(jìn)了原始BM3D算法計(jì)算復(fù)雜度高、計(jì)算效率低下的缺點(diǎn)，提高了算法的計(jì)算效率。
　　(2)、提出了一種基于調(diào)整參數(shù)進(jìn)行迭代驗(yàn)證的LSD(Line Segment Detector)直線檢測(cè)改進(jìn)算法。改進(jìn)了算法在面對(duì)成鈍角的兩條直線或曲線時(shí)經(jīng)常出現(xiàn)漏檢或誤檢的不足。對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明這種改進(jìn)方法確實(shí)提高了直線提取算法的精度與準(zhǔn)確性。
　　(3)、提出并實(shí)現(xiàn)了一種基于邊緣圖像的LSD直線檢測(cè)算法。算法采用E